Estou usando Gemini para melhorar minha estratégia de investimento e está vencendo meu consultor de portfólio

Por mais que eu não goste da IA, é difícil discordar que ela tem seus casos de uso. Como uma ferramenta puramente científica, é uma ótima maneira de varrer os documentos, relatórios de pesquisa, notícias e tendências destiladas. Embora isso o torne particularmente útil para pesquisas, há mais um setor que faz uso pesado. O setor financeiro, particularmente negociação de alta frequência, usa a IA e o aprendizado de máquina há algum tempo. As soluções AI personalizadas também são usadas para análise preditiva e automação de portfólio. No entanto, essas ferramentas dependem de ferramentas internas de IA altamente especializadas. O que eu tenho me perguntado é: uma IA de uso geral como o Google Gemini pode ser otimizada para executar funções semelhantes?

Alguns meses atrás, decidi administrar um pequeno experimento. Em vez de seguir cegamente todos os conselhos do meu consultor de portfólio, eu queria ver o que aconteceria se trouxesse a IA Gemini da mistura do Google. Minha ideia era bem direta. Pegue as mesmas extratos de conta que geralmente compartilho com meu consultor, alimente -as em Gêmeos e peça que ele me dê uma análise. Também alterei as divulgações de fatos e portfólio de fatos em fundos mútuos e pedi que ele realizasse pesquisas profundas em pesquisas nos setores e fundos em que eu estava investindo. Fiquei curioso para saber se um modelo de IA poderia entender meus investimentos, identificar riscos e talvez até sugerir estratégias que valiam a pena testar. E eu colocaria algum dinheiro por trás disso também. O que aconteceu a seguir foi bastante interessante.

O uso da IA ​​para conselhos de investimento funciona amplamente da mesma maneira que falar com um consultor financeiro e começa com a definição de metas. Pedir a Gemini para otimizar meu portfólio invariavelmente cuspir conselhos vagos, porque não tem fundamento no que eu espero dele ou no apetite do meu risco. Então, eu soletrei o que otimizar um portfólio significava para mim. No meu caso, eu queria uma estratégia que se apoiasse agressivamente, priorizando retornos mais altos a longo prazo sobre a segurança absoluta. Isso invariavelmente resultaria em um portfólio de capital pesado, mas eu estava bem com isso. Também defini minha referência que o portfólio deveria ter como objetivo superar o Nifty 50 durante um horizonte de dez anos, evitando duplicação desnecessária na escolha de setores. Eu estava bem com a volatilidade de curto prazo ao longo do caminho, se isso significasse melhores retornos gerais. Definir esses objetivos antecipadamente deu a Gemini uma direção para trabalhar. É uma excelente estratégia a ter ao trabalhar com um LLM para qualquer tarefa, e principalmente se você estiver trabalhando com dados financeiros.

Em seguida, dei acesso de Gêmeos às minhas declarações de retenção. Com base na minha experiência, Gemini não se saiu muito bem com documentos do Excel, e a alimentação de dados brutos funcionou muito melhor; Foi capaz de entender todos os dados em segundos. No entanto, sua milhagem pode variar. Independentemente disso, eu recomendo rotular essenciais como o nome do fundo, o código, o valor atual, o valor investido, a data de início, as devoluções até agora e muito mais em um formato estruturado. Isso torna trivial para o LLM entender suas declarações atuais de retenção e evita desnecessário na limpeza de dados de dados ruins.

Obviamente, Gemini não sabe automaticamente tudo, ou, nesse caso, qualquer coisa, sobre cada fundo. Portanto, seu próximo passo deve ser enriquecer esse pool de dados. Um bom lugar para começar é executar uma profunda varredura de pesquisa em todos os fundos do seu portfólio. Isso ajuda a preencher as lacunas nos índices de despesa, regras de carga de saída e médias de categoria. Eu achei que esse é um processo bastante tributário, pois as varreduras de pesquisa profundas são executadas separadamente do bate -papo regular, mas as informações extras valem a pena, mesmo que você precise copiar manualmente as idéias e aprendizados.

Depois que Gemini tinha uma visão clara dos dados, o próximo passo foi realmente começar a entender. Para começar, comecei a pedir para analisar as participações. Resumiu minha alocação entre patrimônio, dívida e híbrido e apontou os riscos de concentrar meus investimentos em um tipo específico. É interessante notar que, mesmo quando certos fundos tinham desempenho inferior, isso não me pediu para sair. Entendeu o contexto de fundos quant de pequena capitalização e sugeriu segurar a desaceleração. Em termos gerais, porém, a análise foi um afastamento interessante das declarações um tanto vagas do meu consultor. Embora ele seja ótimo em me ajudar a gerar riqueza, é compreensível que um humano nem sempre entre nas ervas daninhas explicando por que uma decisão está sendo tomada. Em vez da vaga “Stay Invested neste fundo”, que eu poderia ouvir de um consultor, Gemini me mostrou exatamente quais fundos haviam atrasado sua categoria e explicou por que eu deveria ou não me apegar aos meus investimentos. Mesmo como um exercício puramente educacional, isso é muito emocionante.

Depois que eu tive o básico coberto, eu queria ver o que Gemini poderia fazer se pedisse para reestruturar ativamente meu portfólio. Meus objetivos permaneceram os mesmos-foco no crescimento agressivo em um horizonte de longo prazo. De um modo geral, eu tradicionalmente me apeguei a uma divisão de 80/5/5 % entre patrimônio, dívida e fundos híbridos. Pode ser uma aposta arriscada com potencial de volatilidade a curto prazo. Uma ferramenta de IA, especialmente uma que não é especificamente otimizada para orientar a tomada de decisões financeiras, me daria uma sugestão tão arriscada? Só há uma maneira de descobrir.

A reestruturação de Gêmeos foi interessante de maneiras que eu não esperava. Para começar, cortou os fundos que duplicavam a exposição e aumentavam a alocação a fundos que historicamente superaram suas médias de categoria. Parece óbvio, mas entrou profundamente nas portfólios e me ajudou a segmentar fundos que eu pensei que eram bastante diferentes, mas claramente tocados nas mesmas verticais. Isso me pegou de surpresa.

Além disso, isso não apenas me levou ao território arriscado de pequena capitalização por ser agressivo. Ele manteve uma forte base de exposição ao fundo de índice de grande capitalização, adicionando fundos de capital e patrimônio temáticos que poderiam superar realisticamente um horizonte de dez anos. Sim, ainda me deu um portfólio arriscado, mas com raciocínio suficiente para acreditar que isso pode realmente superar o conselho do meu gerente de riqueza. Também recomendou a adição de setores tangenciais, como energia renovável em que eu não havia investido até agora. Isso é ambicioso, mas mais uma vez, fundamentado em pesquisas.

Ao contrário das ferramentas dedicadas, a Gemini não tem como o teste de backtest, além de executar uma simulação teórica sobre dados históricos existentes. Pedi que me mostrasse retornos potenciais com base em dados históricos e, se tivesse saído de algumas das participações existentes por suas recomendações. Acontece que as sugestões de Gêmeos teriam me dado mais dinheiro. Mas a retrospectiva é 20/20, e eu testei as sugestões de Gemini com um portfólio separado. Olhando para o XIRR em andamento nos últimos meses, as escolhas de Gêmeos estão atualmente superando as recomendações do meu consultor em pouco menos de 1%. Isso é encorajador, embora o desempenho superior a curto prazo não se traduz necessariamente em sucesso a longo prazo. Quando se trata de investimentos, mesmo uma diferença de 1% composita na criação significativa da riqueza ao longo do tempo.

Faz alguns meses desde que eu tenho executado esse experimento, e os resultados foram promissores. Mas isso não quer dizer que você deve participar de Gêmeos ou conversar para gerenciar seu dinheiro. O fato é que foi preciso uma quantidade razoável de propriedades para chegar a esse ponto. Claro, entre as declarações de espera e toda a pesquisa, Gemini foi capaz de me dar muita clareza e uma maneira de ter uma noção melhor do meu portfólio. Ele identificou sobreposições, investimentos reduzidos que não estavam me dando os resultados que eu queria e se inclinaram mais para apostas agressivas que realmente se alinharam com meus objetivos de investimento.

Mas, em geral, eu provavelmente teria alcançado o mesmo resultado se gastasse um tempo suficiente pesquisando os fundos por conta própria. O que Gemini fez foi acelerar o processo dramaticamente. O que teria me levado um fim de semana ou mais, ele conseguiu em minutos. Não apenas isso, foi capaz de identificar lacunas que eu, como não profissional, não teria pensado. Dito isto, Gemini ainda é limitado pelos dados que você os alimenta e seu corte de treinamento, e não tem acesso ao desempenho do fundo mútuo em tempo real. Não é um consultor financeiro e você não deve tratá -lo como um fora de tentar entender seu portfólio.

Se não era óbvio, ainda não estou demitindo meu gerente de riqueza. Enquanto o LLMS é executado nos dados, um bom consultor tem informações sobre as tendências do mercado e o pulso das pessoas, políticas e mais, todas com um impacto direto nos mercados. Ainda assim, como um experimento, valeu a pena explicar Gêmeos para analisar meu portfólio de investimentos. Isso me ajudou a entender melhor e, para ser justo, realmente me deu sugestões que me fizeram mais dinheiro. Definitivamente, algo que eu recomendo conferir na próxima vez que estiver reequilibrando seu portfólio.